基于MatlabFIS的土壤中重金属污染模糊综合评价.docx
- 文档编号:14419235
- 上传时间:2023-06-23
- 格式:DOCX
- 页数:14
- 大小:231.57KB
基于MatlabFIS的土壤中重金属污染模糊综合评价.docx
《基于MatlabFIS的土壤中重金属污染模糊综合评价.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于MatlabFIS的土壤中重金属污染模糊综合评价.docx(14页珍藏版)》请在冰点文库上搜索。
基于MatlabFIS的土壤中重金属污染模糊综合评价
第30卷第10期 2007年10月
合肥工业大学学报
(自然科学版
JOURNALOFHEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGY
Vol.30No.10
Oct.2007
收稿日期:
2006210225;修改日期:
2006211210
基金项目:
安徽省优秀青年科技基金资助项目(04045063;中国地调局国土资源大调查资助项目([2004]012-05作者简介:
杨西飞(1979-,男,安徽舒城人,合肥工业大学硕士生;
周涛发(1964-,男,安徽庐江人,博士,合肥工业大学教授,博士生导师.
基于Matlab2FIS的土壤中重金属污染模糊综合评价
杨西飞1, 周涛发1, 张 鑫2, 袁 峰1
(1.合肥工业大学资源与环境工程学院,安徽合肥 230009;2.合肥工业大学管理学院,安徽合肥 230009
摘 要:
运用Matlab软件的FIS(FuzzyInferenceSystem及相关函数,Hg等6种重金属污染因子的隶属度函数。
通过对Matlab2糊型算子的模糊综合评价,从而拟建了基于Matlab2FIS2,并利;评价结果与实际情况比较吻合。
关键词;重金属污染
:
A 文章编号:
100325060(20071021245205
Fuzzycomprehensiveassessmentofheavymetals
insoilbasedonMATLAB2FIS
YANGXi2fei1, ZHOUTao2fa1, ZHANGXin2, YUANFeng1
(1.SchoolofResourcesandEnvironment,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009,China;2.SchoolofManagement,HefeiUni2versityofTechnology,Hefei230009,China
Abstract:
Byusingthefuzzyinferencesystem(FISandrelatedfunctionsofMatlab,fuzzycomprehen2siveassessmentofsixheavymetalelementsincludingHg,Cd,As,Pb,CuandZninthesoiloftheTonglingminingareaiscarriedout.Theweightedfuzzyoperatorisadopted,andtheweightoftheMatlab2FIS2sugenomodelisstandardized.AfuzzycomprehensiveassessmentmodelofheavymetalsincontaminatedsoilisbuiltbasedontheMatlab2FIS2sugenomodel.Theassessmentresultsagreewellwiththeactualsituation.Thepresentedmethodissimple,quick,accurateandvisualized,andboththesingleelementassessmentresultandthecomprehensiveassessmentresultcanbeshownclearly.Keywords:
Matlab;fuzzyinferencesystem(FIS;fuzzycomprehensiveassessment;membershipfunc2tion;heavymetalcontamination
作为“矩阵实验室[1](MatrixLaboratory”,Matlab对模糊矩阵的运算有着其他软件不可比
拟的优势。
由于土壤中重金属的评价指标具有区域性,且大部分指标及其相互关系难以精确量化表达,在评价时往往不能给以明确的分级,表现出一定的模糊性。
而Matlab软件的FSI模糊系统理论是采用一种非确定的推理方法,将评价指标的不确定性和主观的信息相互结合,采用模糊语言确定不同程度的等级,从而使结果更加接近于实际。
本文在“模糊”评价指标基础上,结合Matlab软件FIS工具,拟建了铜陵矿区农田土壤模糊评价模
型,并应用该模型对铜陵矿区农田土壤中重金属污染进行了相应评价。
1 评价方法原理
111 拟建综合评价推理系统模型
Matlab的模糊推理系统(FIS主要由模糊推
理系统编辑器(FISEditor、隶属度函数编辑器
(MembershipFunctionEditor、规则编辑器(RuleEditor、规则观测器(RuleViewer和曲面
观测器(SurfaceViewer组成,这些图形用户界
面(GUI彼此之间是一种动态连接。
打开FISEditor界面,如图1所示,通过此界面定义并修改输入/输出变量和变量的论域,以实现对不同因素集的评价,即在对不同因素集进行评价时,只需修改相应参数即可
。
图1 模糊推理系统编辑器
(1确定因素集(待评价因子。
U={U1,
U2,…,Un},即输入变量(inputvariables。
(2确定评价分级标准值,建立评价集V。
由
于土壤中重金属的评价指标具有一定的地域性,各地域重金属含量存在着一定的差异,因此各评价因子的分级标准值应在国家分级标准值的基础上,根据当地土壤背景值等进行确定。
在分级标准基础上将各因素划分为5个等级,即:
V={V1,V2,…,
V5}={清洁,尚清洁,轻污染,中污染,重污染},且
每一等级又可对应下一个模糊子集。
(3建立隶属函数。
通过双击FISEditor界面
上任一个输入变量,即可对其相应的隶属度函数进行编辑。
本文采用降半梯形函数和线性三角函数,应用FIS生成的相应隶属度函数如图2
所示。
图2 元素含量的隶属度函数
其中,S1、S2、S3、S4、S5分别表示元素分级标准值。
(4确定模糊规则。
模糊规则是通过模糊条
件语句描述的模糊逻辑推理来实现。
利用简单模糊规则建立复杂问题的模型,一系列模糊规则就
构成了模糊规则库,而由模糊规则库和(4建立的评价集即可确立模糊关系矩阵R。
112 确定权重集
本文采用土壤环境中各重金属污染因子的超标率赋权[2,3],该赋权方法既考虑了不同重金属污染因子影响的差异,。
i=
i
/n=i
(1
i;
SiS1+S2+S3+S4+S5/5,其中S1、S2、S3、S4、S5为第i污染物的分级标准值。
113 模糊关系合成算子的选择
模糊关系合成算子即模糊关系模型,其主要有单因素决定型、主因素突出型、几何平均型和加权平均型,而加权平均型是对所有因素依权重大小均衡兼顾,可避免丢失过多的信息,突出考虑诸污染因子的综合作用[4],使计算结果更符合实际情况。
加权平均型(M(・,+[3-6]算子含义如下式
bj=
∑n
i=1
(a
i
・rij(2
其中,ai为第i个污染因子权重;rij为对应于j级第i个评价因子的隶属度。
而Matlab2FIS2Sugeno模糊推理模型,计算式为
bi=
∑N
i=1
wi
zi
/∑N
i=1
w
i
(3
其中,wi为第i个因子权重;zi为对应某级第i个因子的隶属度。
如将(3式wi进行归一化即
∑N
i=1wi=1,则(3式可表示为
bi=
∑N
i=1
wi
z
i
(4
其形式与公式(2相同,即因子权重经过归一化的Matlab2FIS2Sugeno模糊推理模型能够适应加权
模糊型算子的模糊综合评价。
2 实例分析
由于土壤重金属污染因子很多,在此将主要对Hg、Cd、As、Pb、Cu、Zn6种重金属污染因子进行评价。
评价实例选择具有代表性的铜陵有色金属矿区的农田土壤。
6
421 合肥工业大学学报(自然科学版第30卷
211 评价过程
(1参考国家土壤环境质量标准(GB15168-1995和铜陵市土壤环境背景值,参照文献[7]
提供的方法,将土壤重金属污染分为5级,分级标
准值见表1所列。
铜陵矿区农田土壤重金属质量分数测试结果,见表2所列。
根据分级标准,应用
Matlab2FIS隶属度函数编辑器生成相应的隶属度函数如图3所示。
表1 土壤重金属污染分级标准
mg/kg
因素集
清洁(Ⅰ尚清洁(Ⅱ轻污染(Ⅲ中污染(Ⅳ重污染(Ⅴ
Hg
010501086
01150165115Cd0107401120120183As912121441525Pb231632152250Cu2032115451002 mg/kg
Hg
CdAsPbCuZn-1
洋河鸡冠山附近010691115171780127713713T-11朱村河中下游01066011421015241829125912ATⅡ-23新桥河下游0106311052014761682137ATⅠ-19新桥河上游0110131752012139151471424614ATⅠ-6洋河下游01055013913178512351611218ATⅠ-35顺安河中游010*********
3115571117813ATⅠ-9顺安河上游01095110617178112721419712ATⅡ-11顺安河下游011090168115189016781119013ATⅡ-2普济河中上游010*********图3 6种重金属元素含量的隶属度函数
图3横、纵坐标分别表示重金属质量分数和
其在对应评价集的隶属度。
虚线和虚线对应的数值是TⅠ21土壤样中各重金属质量分数与其相应隶属度在隶属度函数图上的投影。
(2确定6种重金属相应的权重集,并通过简单的模糊规则确定模糊关系矩阵。
以ATⅠ21为例得到各重金属污染因子的权重集为:
W=W1W2W3W4W5 W6=
{0103361 0132537 0122919
011112 0115301 0114767}
模糊规则一般形式如下:
输入
规则1:
IFXi=V1 Thenb=V1;
规则2:
IFXi=V2 Thenb=V2; … … …输出的模糊关系矩阵为
7
421 第10期杨西飞,等:
基于Matlab2FIS的土壤中重金属污染模糊综合评价
Ⅰ Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ Ⅴ
R=
HgCd
AsPbCuZn
014722015278000000018409011591
000173000127000001849001151000001418201581800
018508
011492
0212 评价结果
应用FIS2Sugeno模糊模型,对铜陵矿区农田土壤进行综合评价。
(1计算得出输出向量,以ATⅠ21为例,如图4所示。
图4、CdPb、Cu、Zn6其中1~6~2度,13~,19~24表示4级隶属度,25~30表示5级隶属度。
由图4对应于Hg、Cd、As、Pb、Cu、Zn的4级隶属度的蓝色区域可以看出土壤中各单因子污染状况为Cd>Cu>Pb>As>Zn>Hg,与模糊关系矩阵相对应,结
果与其相应水体和水体沉积物污染状况完全一致[8]。
同时由图4可以看出,b4=01463>b3=01451>b5=010518>b2=010177>b1=010159,即
ATⅠ21模糊综合评价结果向量为
B=
b1
b2
b3
b4
b5
={010159 010177
01451 01463 010518},根据最大隶属度原
则,可以得出ATⅠ21的土壤综合评价结果为4级,即属于中污染。
4图4将评价结果充分显示出来,弥补了传统综
合评价方法不能同时显现单因子评价结果的不足,同时得出了各单因子污染评价结果和单因子的综合污染评价结果,从而在得出评价因素优劣的同时又可以获取土壤质量的准确信息。
使人对评价结果有一种很直观的感觉。
并且Matlab系统对以上所有求值过程都是自动进行的。
只要拟建好模糊评价模型,并确立模糊评价的输入变量和模糊规则即可得出评价结果,无需在评价过程进行大量数值计算,从而大大提高了评价的时效性。
(2对铜陵矿区农田各点土壤重金属污染进行模糊综合评价,评价结果向量和评价结果如表3所列。
表3 土壤重金属污染评价结果
样号
采样地点b1b2b3b4b5评价结果
ATⅠ21
洋河鸡冠山附近
01015
9010177014513014633010518中污染(ⅣATⅠ211朱村河中下游015745401394901030550
清洁(ⅠATⅡ223新桥河下游010*********中污染(ⅣATⅠ219新桥河上游0
010*********重污染(ⅤATⅠ26洋河下游010*********轻污染(ⅢATⅠ235顺安河中游010693
0127280144720121080
轻污染(ⅢATⅠ29顺安河上游001038101450901477101034中污染(ⅣATⅡ211顺安河下游0
010*********轻污染(ⅢATⅡ22普济河中上游0126510149570121870102050尚清洁(Ⅱ( 根据最大隶属度原则,从表3可以看出ATⅠ219所在区域土壤污染最严重,已达到重污染(V级。
其次是ATⅠ21、ATⅡ223、ATⅠ29等区域,为中污染(Ⅳ级,ATⅠ26、ATⅠ235、ATⅡ211、ATⅡ29等区域受到不同程度的轻污染,AT
Ⅱ22区域也受到一定程度的污染,但仍处于尚清洁状态,只有ATⅠ211区域没有受到污染,表明铜陵矿区农田土壤已普遍受到不同程度的污染。
评价结果与实际情况比较吻合。
通过对铜陵矿区土壤重金属污染状况的分析
可以看出,由于土壤评价指标具有一定的模糊性,且各评价因子间是一种复杂的非线性关系,因此用一般的数学统计方法进行定量的评价具有一定的难度,而通过Matlab2FIS进行评价却可解决此类问题,对受多个因素影响的事物作出全面评价。
3 结 论
(1应用Matlab软件能有效地解决模糊综
8
421 合肥工业大学学报(自然科学版
第30卷
合评价过程中大量的数据处理和复杂计算,在数据处理过程中提高了数据批处理的准确性和时效性,并可通过其FIS功能将所有模糊评价过程和数据结果以图形的形式展示出来。
展示了Mat2lab软件解决模糊评价过程中数据处理的简捷、快速、准确和可视化优势。
(2应用Matlab2FIS工具,通过对Matlab2FIS2sugeno模型权重的归一化后,拟建了基于Matlab2FIS2sugeno的土壤模糊综合评价模型,并
应用该模糊评价模型对铜陵矿区农田土壤中重金
属污染进行了实例分析,,比较符合实际,(3对评价全过程进行适,可使各因子污染程度和综合评价结果充分得以体现。
参 考 文 献
[1] 陆志波,陆雍森.Matlab在环境评价和规划中的应用[J].四
川环境,2003,22(3:
61-65.
[2] 王晓丹,倪师军,张成江.成都市土壤质量的模糊综合评价
[J].物探化探计算技术,2006,28(1:
46-49.
[3] ShenGuoqing,LuYitong,WangMeinong,etal.Statusand
fuzzycomprehensiveassessmentofcombinedheavymetalandorgano2chlorinepesticidepollutionintheTaihuLakeregionofChina[J].JournalofEnvironmentalManagement,2005,76:
355-362.
[4] 彭祖赠,孙韫玉.模糊(Fuzzy数学及其应用[M].武汉:
武
汉大学出版社,2002:
122-131.
[5] 鄢贵权,艺,,].(1/2-]GOI,ofurbanairquali2
fuzzysyntheticevaluation[J].Atmos2Environment,2004,38:
3809-3815.
[7] 舒冬妮.用模糊数学综合评判土壤中重金属污染程度的探
评[J].农业环境保护,1989,8(5:
30-32.
[8] 张 鑫,周涛发,袁 峰,等.铜陵矿区水系沉积物中重金属
污染及潜在生态危害评价[J].环境化学,2005,24(1:
106-107.
(责任编辑 朱华新
(上接第1240页
3 结 论
研究结果表明,十五里河河口湿地群落共出
现植物21个种,多样性指数最高为2106,植物种类较为贫乏。
群落中的植物,以水花生及与其他种构成的组合所占比例最大,是河口植物群落的优势植被类型,在进行湖泊水生植被恢复时可考虑将水花生作为先锋种。
河口湿地植物随水位梯度变化分带明显,体现了水陆交错区植物分带性特点。
由于湖堤人为地用水泥砌了湖埂,切断了陆地群落与河口湿地群落的自然连接,所以从陆生植物群落过渡到水生植物群落的边缘性效应不明显。
在邻接湖水的地段,不论是物种的多样性还是丰富度都比分布在湖堤附近的植物群落低,这种现象与文献[12]中湖水水位的波动对植物群落多样性有重要影响的结论是一致的。
参 考 文 献
[1] 金相灿.湖泊富营养化控制和管理技术[M].北京:
化学工
业出版社,2001:
110-130.
[2] 尹澄清.内陆水2陆地交错带的生态功能及其保护与开发前
景[J].生态学报,1995,15(3:
331-335.
[3] 高洪文.生态交错带理论研究进展[J].生态学杂志,1994,
13(1:
32-38.
[4] BoutinC,JobinB,BelangerL.Importanceofriparianhabi2
tatstofloraconservationinfarminglandscapesofsouthernQuebec,Canada[J].AgricultureEcosystemandEnviron2ment,2003,94:
73-87.
[5] 屠清瑛,顾丁锡,尹澄清.巢湖富营养化研究[M].合肥:
中
国科学技术大学出版社,1990:
1-100.
[6] 国家环境保护总局.“三河三湖”水污染防治“十五”计划汇
编[M].北京:
化学工业出版社,2004:
315-347.
[7] 张金屯.数量生态学[M].北京:
科学出版社,2004:
1-10.[8] 王顺忠,陈桂琛,周国英,等.青海湖鸟岛地区草地植物群
落特征的研究[J].生态学杂志,2004,23(3:
16-19.
[9] 刘 庆,周立华.青海湖北岸植物群落的数量分类[J].西
南师范大学学报,1993,18(4:
485-492.
[10] 孙 菁,彭 敏,陈桂琛,等.青海湖区针茅草原植物群落
特征及群落多样性研究[J].西北植物学报,2003,23(11:
1963-1968.
[11] PollockMM,NamanRJ,HanleyT.Plantspeciesrich2
nessinriparianwetlands—atestofbiodiversitytheory[J].Eco,1998,79(1:
94-105.
[12] RiisT,HawesI.Relationshipsbetweenwaterlevelfluc2
tionsandvegetationdiversityinshallowwaterofNewZealandlakes[J].AquaticBotany,2002,74:
133-148.
(责任编辑 张淑艳
9
421 第10期杨西飞,等:
基于Matlab2FIS的土壤中重金属污染模糊综合评价
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 MatlabFIS 土壤 重金属 污染 模糊 综合 评价